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JRA-25について

概要

  JRA-25(Japanese 25-year Reanalysis)は、気象庁と(財)電力中央研究所(以下、電中研)が共同研究プロジェクトとして2001年から5年間かけて実施した全球大気再解析です。JRA-25は、気象庁の現業数値解析予報システムを用いて、計算機資源は電中研のスーパーコンピュータを使用して、1979 年から2004 年の26 年間を対象として実施されました。JRA-25 では、2004 年3月当時の気象庁現業システムに準拠したモデルを使用して、可能な限り収集した過去の観測データを使用したデータ同化サイクルを実施し、気候に関する業務・研究への利用に供することを目的に、長期間にわたり均質で高品質の大気解析データを作成しています。分解能は水平方向にはT106(格子間隔で約120km相当)、鉛直には40層をとり、最上層は0.4hPaで成層圏界面までをカバーしています。また、JRA-25の対象期間が終了した2005年以降については、JRA-25と同じ手法による気象庁気候データ同化システムJCDAS(JMA Climate Data Assimilation System)を運用しており、JRA-25と一貫したデータが現業的に利用可能となっています。なお、JRA-25についての詳細はOnogi et al.(2007)に記述されています。

使用した観測データ

  JRA-25では、気象庁が保有する観測データを使用したほか、ヨーロッパ中期予報センター(ECMWF:European Center for Medium-Range Weather Forecast)、米国環境予測センター(NCEP:National Center for Environmental Prediction)、米国大気研究センター(NCAR:National Center for Atmospheric Research)、米国気候データセンター(NCDC:National Climatic Data Center)を初めとする多くの外国機関から観測データの提供を受けました。また、国内の大学からも一部観測データの提供を受けています。
   使用した観測データは、従来の地上・高層観測に加えて静止衛星による風データ、極軌道衛星による大気鉛直サウンダ(TOVS、ATOVS:それぞれTIROS Operational Vertical Sounder、 Advanced TOVSの略。TIROSは衛星の名称)データやマイクロ波輝度温度から算出した可降水量データなどで、これらを3次元変分法で同化しました。他の再解析で使われておらず、JRA-25で使われたデータとしては、Michael Fiorino博士(現 米国ハリケーンセンター)から提供を受けた熱帯低気圧周辺風データ、および中国気象局が発行している中国地面気象月報に記載されている積雪深観測データが挙げられます。海面水温、海氷、3次元オゾン分布は、JRA-25 用の日別データを作成して境界値としてモデルに与えています。海面水温は、気候解析に使用するため20世紀100年間の一貫した海洋データセットとして作成されたCOBE SST(Centennial in-situ Observation-Based Estimates of variability of SST and marine meteorological variables, Ishii et al.(2005)を参照)の日別値を用いました。海氷は、米国DMSP衛星のマイクロ波センサーSSM/I(Special Sensor of Microwave Imager)輝度温度データおよび米国NIMBUS-7衛星に搭載されたSMMR(Scanning Multichannel Microwave Radiometer)輝度温度データから解析した値を用いました(Matsumoto et al., 2006)。3次元オゾン分布は、気象研究所で開発された化学輸送モデル(Shibata et al., 2005)を使用して、環境気象管理官室にて作成されたものを用いました(眞木ら, 2004)。二酸化炭素濃度については、全球一様に期間を通して375ppmvの一定値を与えています。

JRA-25の特徴

  JRA-25の最大の長所は、降水量プロダクトの精度が優れていることです。JRA-25では火山噴火の影響をあまり受けていないこと、衛星データの変動の影響が小さいことから、安定した降水量が得られています。なお、再解析における降水量は全般に、全球降水気候計画(GPCP:Global Precipitation Climatology Project)による降水量や米国気候予報センター(CPC:Climate Prediction Center)による降水量(CMAP:CPC Merged Analysis of Precipitation)といった観測に基づく降水量データより多い傾向があります。JRA-25では、これらの降水量データとの空間相関係数は他のどの再解析よりも大きく、これはJRA-25の降水量の空間的な分布が良いことを示しています。特に1987年以降では、SSM/Iのデータから算出した可降水量を同化している効果により相関が良くなっています。また、Takahashi et al.(2006)では,JRA-25による西部太平洋熱帯域での日降水量の強雨発生の気候学的な水平分布が,GPCPの特徴と似ていることが示されています。
  第2に、過去のベストトラックデータに基づく熱帯低気圧周辺風をはじめて再解析で使用した点が挙げられます。これにより、観測データが少ない太平洋東部などで、熱帯低気圧を検出できる割合が他の再解析より顕著に高く、熱帯低気圧に関して全世界で領域によらない均質な解析値が得られました(Hatsushika et al., 2006)。
  その他の長所としては、亜熱帯の大陸西岸沖での下層雲の表現が優れていること、電子化した中国積雪深観測データの使用並びにマイクロ波衛星データから作成した積雪域データをSYNOP報(地上実況気象通報式)と併用することにより安定した積雪深解析が得られていること、が挙げられます。
  一方、問題点としては、アマゾン領域での乾燥、降水過小があります。もう一つの問題は、成層圏の気温や高度に不連続な時期があることです。TOVSデータについては事前に可能な限りの品質管理を実施し、同化手法、同化するデータの量・分布にも適切な調整をしているものの、衛星の切り替え時にモデルのバイアスの影響を受けた不連続が見られます。また、TOVS データをATOVS データに切り替えた1998 年11 月1日にも不連続があります。

参考文献

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